FFenceLilt
Produto

Recursos do programa · Extração restrita de blocos com crases

01

Separe em fenced_blocks.py os marcadores reconhecidos do texto comum e mantenha o corpo extraído inerte.

01

Modelos

Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.

02

Projeto

Escolha uma pasta e peça ao assistente que leia os arquivos relevantes antes de editá-los. Defina o objetivo e os limites da tarefa.

03

Alterações

Confira as alterações e a saída dos comandos. Execute as verificações do projeto antes de aceitar o resultado; código gerado não vem automaticamente testado.

Extração restrita de blocos com crases

● ● ●FenceLilt●
Fluxos de trabalho · Extração restrita de blocos com crases ×
import re

def fenced_blocks(text):
    if type(text) is not str or len(text) > 4096:
        raise ValueError("fence.input")
    blocks, body, language = [], None, None
    for line in text.splitlines():
        if body is None:
            opening = re.fullmatch(r"```([A-Za-z0-9_-]*)", line)
            if opening:
                body, language = [], opening[1]
        elif line == "```":
            blocks.append((language, "\n".join(body)))
            body = None
        else:
            body.append(line)
    if body is not None:
        raise ValueError("fence.unclosed")
    return blocks
✳Extração restrita de blocos com crases
✓ AlteraçõesRevise antes de aplicar ↗
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